吴凌飞 崔鹏 裴健 赵亮创作的计算机网络小说《图神经网络:基础、前沿与应用》,已更新章,最新章节:undefined。本书致力于介绍图神经网络的基本概念和算法、研究前沿以及广泛和新兴的应用,涵盖图神经网络的广泛主题,从基础到前沿,从方法到应用,涉及从方法论到应用场景
表征学习其实在其他领域也有很多应用,包括用于图像处理的表征学习,用于语音识别的表征学习,用于自然语言处理的表征学习,用于网络分析的表征学习。为了将图神经网络这个有用的工具介绍清楚,图神经网络的专家学者们一起撰写了一本关于图神经网络的教材《图神经网络---基础、前沿与应用》,是由人民邮电出版社所出版的。 本...
本教程将通过回顾和介绍图神经网络的基本概念和算法、图神经网络的新研究前沿以及图神经网络的广泛和新兴应用,涵盖图神经网络中广泛的主题。此外,通过我们最近出版的《图神经网络(GNN):基础、前沿和应用》一书,丰富的教程材料将包括和介绍,以帮助读者获得系统的理解,这是GNN研究人员和实践者阅读和学习的最全面的书籍之...
计算机网络 计算机工具书 本书致力于介绍图神经网络的基本概念和算法、研究前沿以及广泛和新兴的应用,涵盖图神经网络的广泛主题,从基础到前沿,从方法到应用,涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。全书分为四部分:第一部分介绍图神经网络的基本概念;第二部分讨论图神经网络成熟的方法;第三部分介绍图神经网络典型的...
图神经网络前沿 图分类和链接预测 由于GNN模型中的每一层都只产生节点级表征,因此需要图池化层来进一步计算基于节点级表征的图级特征。图级特征总结了输入图结构的关键特征,是图分类的关键组成部分。图池化层分为:简单的平面池化、基于注意力的池化、基于聚类的池化和其他类型的池化。 另一个长期存在的图学习问题是...
无监督学习(包括自监督学习):有利于分析没有相应标签的输入数据,旨在学习数据的潜在固有结构或分布,通过代理任务可以从大量无监督数据中探索监督信息。基于这种方式构建的监督信息可以训练深度神经网络,从而为未来下游任务提取有意义的表征。 迁移学习:涉及利用任何知识资源(如数据、模型、标签等)增加模型对目标任务的学习...
广大图神经网络(Graph Neural Network,下文简称GNN)研究人员翘首以盼吴凌飞、崔鹏、裴健、赵亮等GNN领域的影响力学者联合编撰、50多位GNN各方向专家学者倾力贡献的《图神经网络:基础、前沿与应用》终于要来啦! 本书作者群星璀璨,图书还未出版已先火遍IT圈!得到了清华大学教授、中国科学院院士张钹倾情作序推荐,同时韩家...
【图神经网络】基础、前沿与应用」最新AAAI2023 下载积分:4900 内容提示: Graph Neural Networks:Foundations, Frontiers, ApplicationsLingfei Wu, Peng Cui, Jian Pei, Liang Zhao and Xiaojie Guo AAAI 2023 Tutorial2023-02-081 文档格式:PDF | 页数:209 | 浏览次数:435 | 上传日期:2023-02-13 09:20:14 ...
Watson Research Center的高级研究员,并领导10多名研究科学家开发前沿的图神经网络方法和系统,3次获得IBM杰出技术贡献奖。他是40多项美国专利的共同发明人,凭借其专利的高商业价值,共获得8项IBM发明成果奖,并被任命为IBM 2020级发明大师。他带领团队获得两个2022年AAAI人工智能创新应用奖(全球共8个),以及IEEE ICC...